I takt med den økende bruken av kunstig intelligens i høyinnsatsområder som medisin, juss og forsvar, investerer organisasjoner betydelig tid og ressurser for å sikre at maskinlæringsmodeller er pålitelige. Denne guiden fungerer som en praktisk innføring for utviklingsteam, og tilbyr verdifulle verktøy og metodikker for å skape modeller som er sikre, mer robuste, mindre partisk og lettere å forstå. Med fokus på implementering av pålitelig maskinlæring, gir boken leserne innsikt i hvordan man kan oppnå høyere standarder for modellkvalitet og etisk ansvar i utviklingen av AI-løsninger.
